Índices de vegetação do Sensoriamento Remoto para processamento de imagens na faixa do visível (RGB)

Autor: Jadson Freire-Silva, Ana Lúcia Bezerra Candeias, João Antonio dos Santos Pereira, Pedro Paulo Lima-Silva, Yenê Medeiros Paz
Rok vydání: 2019
Zdroj: Journal of Hyperspectral Remote Sensing. 9:228
ISSN: 2237-2202
DOI: 10.29150/jhrs.v9.4.p228-239
Popis: E de extrema relevância entender o comportamento da vegetacao para o planejamento e tomada de decisao no que se refere as areas para plantio, uso adequado de recursos hidricos, irrigacao e acompanhamento de dinâmicas vegetacionais, por exemplo. Neste sentido, o Sensoriamento Remoto (SR) vem sendo um relevante suporte para o monitoramento de ecossistemas, uma vez que se observa diversas pesquisas envolvendo a aplicacao desta tecnica atraves de diferentes algoritmos matematicos intitulados indices. Os novos satelites, os veiculos nao tripulados e as câmeras de alta resolucao que mantem produtos na faixa do visivel (RGB) trazem novas perspectivas para a atuacao do SR na vegetacao, sobretudo na agricultura; assim, foi desenvolvido ao longo dos anos indices que possibilitasse a deteccao da vegetacao nas faixas espectrais visiveis e dessa forma, facilitando processos agropastoris, de agricultura de precisao e no barateamento do SR como um todo. Deste modo, este trabalho tem como objetivo uma revisao acerca dos indices de vegetacao para o processamento na faixa RGB. A partir da revisao, verifica-se a procedencia de quinze indices RGB, sendo concebidos por necessidades e equipamentos diversos, onde todos alcancam satisfatoriedade competida. Contata-se que os indices desenvolvidos melhoraram em significância as analises do SR, e que essas melhorias acarretaram novos aprendizados que contribuiram diretamente para o estudo dos ecossistemas, especialmente os ambientes vegetacionais. O dinamismo do SR o faz chamariz de inovacao, em que, atraves das exigencias e de demandas atuais, novos indices poderao ser criados contribuindo na manutencao e provimento de atividades sociais, economicas e ecologicas.
Databáze: OpenAIRE